Inteligencia de cliente en el marketing basado en datos

Publicado el 21/02/17 8:00

Claves para una experiencia del cliente optimizada para el customer intelligence

Las técnicas analíticas que marcan el inicio de la Transformación Digital y del buen camino en la ruta hacia la experiencia de cliente optimizada que permite el customer intelligence son:- Diseño del valor del ciclo de vida del cliente: combinando modelos históricos y predictivos se determina el valor de la vida actual y potencial de los clientes, con el fin de entender dónde asignar recursos y pronosticar el valor más alto que podría alcanzarse si las relaciones con los clientes se optimizan.

- Modelado predictivo: de la prevención del riesgo de abandono de clientes a la decisión sobre el curso de acción a  tomar en cada momento, este tipo de técnicas analíticas son ampliamente usadas en las organizaciones. Para ello se emplean modelos multidimensionales que dejan constancia de la propensión de cada cliente para la compra de determinados productos, identificación de la probabilidad de respuesta ante diferentes y detección de los primeros síntomas de desgaste que descubren a quienes presentan un riesgo de abandono más elevado.

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- Analítica de la voz de cliente: ayuda a las organizaciones a escuchar, interpretar y actuar sobre lo que sus clientes están diciendo, informando sobre lo que realmente les importa o les preocupa. Esta retroalimentación, basada en datos estructurados y no estructurados, deja a la empresa en posición de actuar e impulsar el cambio a distintos niveles, con un margen de seguridad suficiente.

- Segmentación de clientes: la clasificación de los clientes y clientes potenciales en grupos que se determinan en función de características similares, intereses comunes o motivaciones compartidas permite identificar y cuantificar las oportunidades y los riesgos a través de los diferentes segmentos, facilitando la priorización de las estrategias mejor encaminadas al éxito.

Desafíos para alcanzar la inteligencia del cliente

- Análisis de comportamiento multicanal: partiendo de la identificación de los canales y las interacciones de los clientes en todos ellos se consigue recoger datos que informan de la manera óptima de gestionar los recursos a través de cada canal, ajustar el gasto e identificar las oportunidades de up - sell y cross - sell. En este sentido, un buen ejemplo es la solución SAS 360 Engage, que  hace posible orientar y enviar ofertas de manera muy efectiva a los clientes que han interactuado con la organización a través de canales digitales como el correo electrónico, aplicaciones móviles o la web.

Retos a superar para alcanzar el nivel de inteligencia de cliente

El problema no está necesariamente en los medios y técnicas utilizados sino que, lo que dificulta alcanzar el estadio de inteligencia de cliente es el lastre de contar con una cultura, estrategias y procesos obsoletos. Esta inercia pesa y frena el avance de las organizaciones que se resisten a cambiar o encuentran serias dificultades para iniciar una Transformación Digital apropiada, en especial, si se tiene en cuenta que el nuevo escenario les requiere del esfuerzo de renovar muchas de sus capacidades.

Los desafíos más importantes a tener en cuenta son:

- Insuficiente comprensión de las interacciones online con los clientes. El no saber exactamente lo que ocurre cuando un cliente interactúa con la empresa a través de canales digitales, impide el diseñar y poder aplicar una estrategia que de verdad esté centrada en el cliente. Hay que ser capaz de viajar al centro del dato para extraer todo su valor pero, para ello, es necesario una estrategia que respalde esta línea de acción.

Información y visión del cliente

- Falta de capacidades de individualización. Las soluciones tradicionales no permiten la selección de clientes objetivo en un entorno cross- channel y ello puede conducir a problemas de abandono de clientes y pérdida de los mismos ante la competencia. Hay que hacer una correcta elección tecnológica pero, llegar a este punto requiere de una autoevaluación previa que permita identificar las debilidades y necesidades de la empresa.

- Dificultad para acceder a conocimiento sobre el cliente. Las capacidades de reporte de las soluciones tradicionales de análisis web son complejas, centradas en la tecnología y dirigidas principalmente a los usuarios de TI y analistas web; por lo que es difícil o imposible de obtener información de los clientes en las manos de los vendedores, que son quienes más lo necesitan. Hay que asegurar que la visión de cliente y el conocimiento que la organización cuenta sobre él sea accesible y accionable a todos los niveles, por lo que se debe trabajar la cultura de empresa para promover el interés por comprender al cliente y ganar visión sobre él.

- Ausencia de unicidad en la visión de cliente. Las dificultades que muchas compañías experimentan a la hora de acceder a la información del cliente en todos los canales y ponerla en común resulta en la visión incompleta del cliente y la incapacidad de las unidades de negocio para comprender plenamente y predecir su comportamiento.  Hay que apostar por la integración efectiva para mejorar la personalización y evitar errores y, para ello, el primer paso es difuminar las barreras entre IT y negocio y promover el autoservicio de BI.

- Incapacidad para utilizar conocimientos a la hora de desarrollar vínculos y fortalecer los existentes. La recogida, normalización y uso de datos digitales destinados a actividades de marketing a menudo toma semanas, un tiempo en el que disminuyen considerablemente las probabilidades de éxito de cualquier iniciativa comercial. Hay que aplicar la analítica en tiempo real para acortar ciclos y conseguirlo depende, entre otras cosas, de una transformación del negocio a nivel de infraestructura y procesos.

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